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Profe, como en el grafico pastel el campo de “Otras” tiene muchos registros y caso no deja ver a los demas datos, aqui hay un grafico solo con las 10 especies mas representativas de Costa Rica. Muchas gracias
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title: "Proyecto_02_Visualizacion_de_Orquideas. Sara Alvarado Siles"
output:
flexdashboard::flex_dashboard:
orientation: rows
source_code: embed
---
```{r carga-paquetes, message=FALSE, warning=FALSE}
# Carga de paquetes
library(sf)
library(DT)
library(dplyr)
library(leafem)
library(raster)
library(plotly)
library(leaflet)
library(rmapshaper)
library(flexdashboard)
library(leaflet.extras)
```
```{r organizacion}
#-------------------- Colores ---------------------
colores_orquiedas <- "violet"
colores_especies <-"blue"
colores_generos <-"red"
colores_grafico_pastel <- c('rgb(211,94,96)', 'rgb(128,133,133)', 'rgb(144,103,167)', 'rgb(171,104,87)')
#--------------------- Íconos ---------------------
icono_orquideas <-"fab fa-pagelines"
icono_generos <-"fas fa-seedling"
icono_especies <-"fas fa-leaf"
```
```{r carga_datos, message=FALSE, warning=FALSE}
# Carga de la capa de orquídeas (familia Orchidaceae)
orquideas <-
st_read(
"https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2021i-datos/main/gbif/orchidaceae-cr-registros.csv",
options = c(
"X_POSSIBLE_NAMES=decimalLongitude",
"Y_POSSIBLE_NAMES=decimalLatitude"
),
quiet = TRUE
)
# Asignación del sistema de coordenadas
st_crs(orquideas) <- 4326
# Carga de la capa de cantones
cantones <-
st_read(
"https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2021i-datos/main/ign/delimitacion-territorial-administrativa/cr_cantones_simp_wgs84.geojson",
quiet = TRUE
)
# Carga de la capa de provincias
provincias <-
st_read(
"https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2021i-datos/main/ign/delimitacion-territorial-administrativa/cr_provincias_simp_wgs84.geojson",
quiet = TRUE
)
```
```{r limpieza, message=FALSE, warning=FALSE}
# Cruce espacial con la tabla de provincias y cantones
orquideas <-
orquideas %>%
st_join(cantones["provincia"]) %>%
st_join(cantones["canton"])
# Descartar registros con alta incertidumbre
orquideas <-
orquideas %>%
filter(coordinateUncertaintyInMeters <= 1000) %>%
mutate(eventDate = as.Date(eventDate, "%Y-%m-%d"))
```
```{r eliminar_NA}
# Eliminar vacios y NA
orquideas <-
orquideas %>%
filter(!is.na(species) & species != "")
```
```{r grupo_especies, message=FALSE, warning=FALSE}
#crear grupo de especies
orquideas_especies <-
orquideas %>%
group_by(species) %>%
summarize(n_especies = n())
```
```{r grupo_generos, message=FALSE, warning=FALSE}
# crear grupo de generos
orquideas_generos <-
orquideas %>%
group_by(genus) %>%
summarize(n_generos = n())
```
```{r orquideas_mayores}
# crear un data frame sobre las orquideas con mayores registros
orquideas_mayores <-
orquideas_especies %>%
st_drop_geometry() %>%
filter(
species == "Epidendrum radicans" |
species == "Epidendrum exasperatum" |
species == "Elleanthus tonduzii" |
species == "Elleanthus hymenophorus" |
species == "Pleurothallis ruscifolia" |
species == "Maxillaria dendrobioides" |
species == "Elleanthus glaucophyllus" |
species == "Habenaria monorrhiza" |
species == "Epidendrum anoglossum" |
species == "Epidendrum centropetalum"
) %>%
arrange(desc(n_especies))
```
```{r orquiedas_menores}
# crear un data frame sobre las orquideas con menos registros
orquideas_menores <-
orquideas_especies %>%
st_drop_geometry() %>%
filter(species != "Epidendrum radicans") %>%
filter(species != "Epidendrum exasperatum") %>%
filter(species != "Elleanthus tonduzii") %>%
filter(species != "Elleanthus hymenophorus") %>%
filter(species != "Pleurothallis ruscifolia") %>%
filter(species != "Maxillaria dendrobioides") %>%
filter(species != "Elleanthus glaucophyllus") %>%
filter(species != "Habenaria monorrhiza") %>%
filter(species != "Epidendrum anoglossum") %>%
filter(species != "Epidendrum centropetalum") %>%
arrange(desc(n_especies))
```
```{r calculo_orquiedas_restantes}
# Hacer el calculo de la suma de las orquideas restantes
cal_orquideas_menores <- apply(orquideas_menores[,2], 2, sum)
```
```{r nueva_dataframe}
# Definir una variable vacía
sum_orquideas_menores <- NULL
# Crear las columnas
sum_orquideas_menores$species <- "Otras"
sum_orquideas_menores$n_especies <- 19313
# Convertirloa a data.frame
sum_orquideas_menores <- data.frame(sum_orquideas_menores, stringsAsFactors = FALSE)
```
```{r unir_dataframe}
# unir los dos data frame
orquideas_unidas <- rbind(orquideas_mayores, sum_orquideas_menores)
```
```{r capa_alt_prueba}
# Obtención de la capa de altitud
alt <- getData(
"worldclim",
var = "alt",
res = .5,
lon = -84,
lat = 10
)
# Capa de altitud recortada para los límites exactos de Costa Rica
altitud <-
alt %>%
crop(cantones) %>%
mask(cantones)
```
Registros de presencia
======================================================================
Row {data-height=200}
-----------------------------------------------------------------------
### Cantidad total de registros de presencia {.value-box}
```{r valueBox_orquideas}
valueBox(value = nrow(orquideas),
caption = "Cantidad total de registros de presencia",
icon = icono_orquideas,
color = colores_orquiedas)
```
### Cantidad total de géneros {.value-box}
```{r valueBox_generos}
valueBox(value = nrow(orquideas_generos),
caption = "Cantidad total de géneros",
icon = icono_generos,
color = colores_generos)
```
### Cantidad total de especies {.value-box}
```{r valueBox_especies}
valueBox(value = nrow(orquideas_especies),
caption = "Cantidad total de especies",
icon = icono_especies,
color = colores_especies)
```
Row {data-height=800}
-----------------------------------------------------------------------
### Tabla de registros de presencia
```{r tabla_registros, message=FALSE, warning=FALSE}
# Tabla de registros de presencia
orquideas %>%
st_drop_geometry() %>%
dplyr::select(species, stateProvince, canton, eventDate) %>%
datatable(
colnames = c("Especie",
"Provincia",
"Canton",
"Fecha"),
options = list(
searchHighlight = TRUE,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
)
```
### Gráfico pastel
```{r grafico_pastel, message=FALSE, warning=FALSE}
#grafico pastel
grafico_pastel <-
plot_ly(
orquideas_unidas,
labels = ~ species,
values = ~ n_especies,
type = "pie",
textposition = "inside",
textinfo = "label+percent",
insidetextorientation = "auto",
insidetextfont = list(color = "#FFFFFF"),
marker = list(colors = colors),
showlegend = FALSE
) %>%
layout(
title = "Cantidad de registros para cada especie de orquidea",
xaxis = list(
showgrid = FALSE,
zeroline = FALSE,
showticklabels = FALSE
),
yaxis = list(
showgrid = FALSE,
zeroline = FALSE,
showticklabels = FALSE
)
)
config (grafico_pastel, locale = "es")
```
Mapa Leaflet
=======================================================================
-----------------------------------------------------------------------
### Mapa de distribucion
```{r}
# Generación de un raster con celda = cantidad de especies
# Plantilla de raster
raster_plantilla <-
altitud %>%
aggregate(fact = 16)
# Rasterización
orquideas_raster_especies <-
rasterize(filter(orquideas),
raster_plantilla,
field = "species",
fun = function(x, ...) {length(unique(na.omit(x)))})
# Paleta de colores
pal <- colorNumeric(
c("#f7f7f7","#2171b5", "#fec44f", "#e41a1c"),
values(orquideas_raster_especies),
na.color = "transparent"
)
# Mapeo
plot(
orquideas_raster_especies,
col = c("#f7f7f7","#2171b5", "#fec44f", "#e41a1c"),
ext = extent(280000, 660000, 880000, 1250000),
main = "Cantidad de registros de mamíferos",
axes = TRUE
)
plot(provincias$geometry,
add = TRUE)
```
```{r}
# Mapa de registros de presencia
orquideas %>%
select(stateProvince,
canton,
species,
eventDate,
decimalLongitude,
decimalLatitude) %>%
leaflet() %>%
setView(lng = -84.0,
lat = 10.0,
zoom = 8) %>%
addProviderTiles(providers$OpenStreetMap.Mapnik, group = "OpenStreetMap") %>%
addProviderTiles(providers$Esri.WorldImagery, group = "Imágenes de ESRI") %>%
addRasterImage(
orquideas_raster_especies,
colors = pal,
opacity = 0.9,
group = "Capa raster"
) %>%
addLegend(
pal = pal,
values = values(orquideas_raster_especies),
position = "bottomleft",
title = "Especies por cada celda",
group = "Capa raster"
) %>%
addCircleMarkers(
stroke = F,
radius = 4,
fillColor = 'red',
fillOpacity = 0.8,
popup = paste(
orquideas$stateProvince,
orquideas$canton,
orquideas$species,
orquideas$eventDate,
orquideas$decimalLongitude,
orquideas$decimalLatitude,
sep = '
'
),
clusterOptions = markerClusterOptions(),
group = "orquideas"
) %>%
addLayersControl(
baseGroups = c("OpenStreetMap", "Imágenes de ESRI"),
overlayGroups = c("orquideas", "Capa raster")
) %>%
addResetMapButton() %>%
addMouseCoordinates()
```
Extras
=======================================================================
-----------------------------------------------------------------------
### Gráfico pastel extra
Profe, como en el grafico pastel el campo de "Otras" tiene muchos registros y caso no deja ver a los demas datos, aqui hay un grafico solo con las 10 especies mas representativas de Costa Rica.
Muchas gracias
```{r grafico_pastel_extra, message=FALSE, warning=FALSE}
#grafico pastel
grafico_pastel <-
plot_ly(
orquideas_mayores,
labels = ~ species,
values = ~ n_especies,
type = "pie",
textposition = "inside",
textinfo = "label+percent",
insidetextorientation = "auto",
insidetextfont = list(color = "#FFFFFF"),
marker = list(colors = colors),
showlegend = FALSE
) %>%
layout(
title = "Cantidad de registros para cada especie de orquidea",
xaxis = list(
showgrid = FALSE,
zeroline = FALSE,
showticklabels = FALSE
),
yaxis = list(
showgrid = FALSE,
zeroline = FALSE,
showticklabels = FALSE
)
)
config (grafico_pastel, locale = "es")